専門家の
情報源・証拠評価
まず答え
肩書きや人数だけで決めず、同じ条件を扱っているか、実測データと方法が示されているか、結果が別の研究でも再現しているかを比べます。同じデータでも分析方法によって結論が分かれる実例があるため、質の近い根拠が割れるときは無理に一方を正解にせず「未確定」と扱います。
詳しい解説
専門家同士で意見が違うとき、まず確認したいのは「本当に同じ問いへ答えているか」です。プロ選手と初心者、ドライバーとアイアン、天然芝とマット、ヘッドスピード、測定機器など条件が違えば、どちらも自分の条件では正しくても結論が違うことがあります。
次に、肩書きではなく根拠の作り方を見ます。Silberzahnらの研究では、29チーム・61人の分析者が同じデータと同じ研究質問を分析したにもかかわらず、採用した分析方法によって推定値は大きくばらつき、20チームは統計的に有意な関係を報告し、9チームは有意な関係を確認しませんでした。分析者の専門性の高さだけでは、この違いを十分説明できませんでした。つまり、専門家が誠実に分析していても、判断の分岐で結果が変わることがあります。
また、1つの研究や1人の解釈だけでなく、独立した再検証を見ることも重要です。Many Labs 2では、28の既存知見を多数の国・地域と大規模サンプルで再検証し、同じ方向の有意な結果が得られたものは全てではありませんでした。これは「有名な研究だから」「専門家が引用しているから」だけでは、その効果がどの条件でも再現するとは限らないことを示します。
ゴルフ情報を比べるときは、①ルールや用具規則なら公式規則を最優先する、②性能や身体・練習効果なら自分に近い対象・条件を直接測った研究を優先する、③1本だけでなく独立した再現や複数研究を見る、④測っていない部分を専門家が推測で補っていないか確認する、⑤資金提供や利害関係があれば解釈時に考慮する、という順で整理すると判断しやすくなります。
質の高い直接研究同士でも結論が割れる場合は、無理に勝敗を決めず、条件差と不確実性を残します。自分の判断が必要なら、より自分の条件に近い方を仮説として小さく試し、実測結果で更新します。なお、ここで使った研究はゴルフ固有ではなく、科学的な情報評価の方法を考える一次研究です。